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吴恩达 deeplearning.ai 课程《神经网络和深度学习》____学习笔记（第二周 7~14）

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第二周 神经网络基础

2.7 计算图

使用流程图从左到右来计算成本函数J

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2.8 计算图的导数计算

反向从右到左计算导数

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2.9 logistic 回归中的梯度下降法

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计算偏导数

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2.10 m 个样本的梯度下降

m个样本一起求损失，使用m个样本的全局梯度来更新参数

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显式的for循环，会使算法很低效。

向量化技术（vectorization）能使你的代码摆脱这些显式的for循环

 

2.11 向量化

经验法则是：只要有其他可能，就不要使用显式for循环

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1、CPU和GPU都有并行化的指令——SIMD指令：意思是单指令流多数据流

2、如果你使用了这样的内置函数（如np.xx或者其他能去掉for循环的），numpy能够充分利用并行化去更快的计算

3、GPU比CPU更加擅长SIMD计算，CPU也不差

 

2.12 向量化的更多例子

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·logistic回归的向量化，第一步，先去掉dw那的for循环

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2.13 向量化 logistic 回归

logistic回归的正向传播过程的向量化实现，第二步

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2.14 向量化 logistic 回归的梯度输出

第三步

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完整一次迭代过程的向量化实现

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